Описание

Создаёт полный отчёт по разделам «Методы» и «Результаты» на основе энтропийного взвешивания, ранжирования TOPSIS и результатов классификаторов ML (XGBoost, Random Forest, логистическая регрессия и др.). Корректно интерпретирует AUC (по критериям Hosmer & Lemeshow) и явно указывает на риск переобучения (overfitting), если разница между результатами на обучающей и тестовой выборках велика. Также заранее выявляет как минимум 4 типичных возражения журнальных рецензентов (например, «как учитывался дисбаланс классов» или «почему не использовался набор данных для внешней валидации») и предлагает защитную формулировку для каждого. Подходит исследователям в области медицинской информатики, прогнозирования клинических рисков и гибридной методологии многокритериального принятия решений и ML, которым нужна проверка надёжности методов перед подачей статьи в журнал.